環境監測實驗室現場采樣質量管理技術的數字化分析

曾繁煜

（韶關市漢誠環保技術有限公司，廣東 韶關 512000）

目前，為現場取樣的質量標準所做的努力仍處于初始階段，這種不足在環境監測現場采樣分析中尤為嚴重。樣品制備和測量的取樣步驟，經常出現誤差過大的情況。但到目前為止，分析和改善這種情況的方法卻很少，因為取樣是整個分析過程中的第一步也是最不容易糾正的一步。在這一步驟中所出現的誤差肯定會破壞為保證質量所做的一切努力。因此，質量控制必須從嚴謹的采樣工作開始，并貫穿于后續每一個步驟。環境分析取樣質量控制還存在一個特殊的問題，通常以參考方法的形式進行獨立控制是不適用的，否則會嚴重影響取樣質量，且采樣的過程不能重復。

1 研究的目的

本研究的目的是將環境監測措施從規劃階段到數據評價的全過程細分為多個基本步驟，以明確與這些不同步驟有關的可能造成誤差的主要來源及其特點和質量，并預估它們的最大誤差概率以及這些誤差所帶來的風險。這些誤差通常是可預期的，將質量管理技術數字化，提出避免、減少及控制由于取樣階段引起的誤差的預防措施。

在德國聯邦公共部門環境樣本銀行計劃的框架內，正在制定一個質量保證體系，包括從代表性采樣區域、樣本的選擇和定義，到制定標準操作程序和循環采樣計劃、再到實際實現和記錄、樣品特性、包裝、運輸和儲存的所有采樣步驟[1]。由于不同應用的具體問題、要求和條件，這些策略、方法、技術和經驗可以在環境研究和監測的許多其他領域得到應用。其他一些國家也在做出類似的努力。

2 環境采樣出現誤差的原因及質量管理技術的數字化分析

2.1 環境采樣誤差

取樣一般是指獲得適合分析的形式和數量的樣品，代表待分析的全部材料。這方面的代表性意味著樣品必須與待研究的整個實體表現出最大程度的相似性。因此，質量保證的首要前提是確保樣品確實是它們所代表的。污染、損失或樣品性質及成分的任何改變都是必須最小化的誤差。在技術領域，已經制定了許多優化質量取樣的原則和規則，但是，如果為了獲得有關特定環境部分的質量信息而必須采集樣本，則還需要解決一些額外的問題，例如，異種生物對河流及魚類種群的污染，保證環境采樣質量的關鍵問題是如何保證樣品的生物、生態和地理代表性[2]。

這種誤差的產生，是采用了可能偏離現有的但未知的真實（平均）濃度的x物質（分析物）來分析給定的環境因素矩陣和指定的位置或區域而導致的。這意味著導致隨機分布不準確或產生隨機誤差。而系統誤差分別由污染、失去矩陣組織或缺乏樣本的代表性而導致（圖1）。

圖1 不同類型誤差的頻率分布特征；x：真實濃度；m：重復樣本數量的平均濃度或抽樣群體的中位數；n：發生頻率

通過分析大量重復樣本（圖a、b），可識別和部分消除隨機誤差。除了分析物之外，基體中未考慮的物質損失或增加，都可能導致系統誤差（圖c）。典型的系統誤差也可能由樣品處理、儲存或制備過程中所需物質的污染或丟失引起（圖d），甚至可能導致誤差高達100%（例如揮發性物質的總損失、塑料容器對親氧物質的吸收、離子的吸附或共沉淀等）。出現如污染導致CRR超過原物質初始濃度的100%或更高的類似誤差，如果樣本在地理、時間、生態或生理意義上不具有代表性，例如該區域的高度污染點已停止測量或取樣，那么就要采用適當的時間或具有不同累積行為的指示物種，而不是待研究的總量[3]。隨機誤差只會導致精度差，只在采樣、取樣準備和測量的某些步驟中進行檢驗。大多數其他步驟都會產生系統、絕對或定性誤差，從而惡化結果的準確性，并且無法通過增加隨機樣本的數量來糾正或改進。由于這些類型的誤差性質、行為、傳播、風險和后果不同（圖1），因此不能簡單地進行定量比較和分析。

2.2 現場采樣質量管理的數字化分析

與技術領域中的取樣問題不同，在環境取樣中，要分析的總量通常不是一個具有明確定義和有限數量的材料。例如，要描述的親本種群可能是池塘或河段的可食魚類種群或小流域的植被。在這種情況下，我們面臨的問題是總量沒有明確的定義，不能直接獲得，不能確切地知道，有時甚至沒有嚴格的限制。這項任務的解決方案必須首先對取樣的異質性和多樣性進行分層，例如，通過明確界定并在必要時將該地區細分為同質的亞區，指定相關的物種和大小等級，找出該地層在總數量中的相對豐度，然后以可接受的準確度和努力接近代表該總數量所需的最佳樣品組成、數量和大小。因此，有必要進行初步的研究或篩選，以選擇適當的樣本材料來確定采樣區域，選擇采樣時間，制定采樣方法。

這些例子表明，必須準確界定分析性環境研究或監測項目的目標，以此將質量管理技術進行數字化。這是規劃和質量保證的一個重要前提，因為它決定了以下幾個步驟，選擇合適的樣本類型（指標）、采樣時間和周期、采樣網格的形式和密度等，所需的準確度和精密度以及該地區數量的規模和結構決定了該項目所需的努力和費用。為了確保獲得所需的信息和準確性，優化規劃和質量評估是必不可少的。

區域和樣品類型的定義可能導致環境監測和分析中最嚴重的誤差風險。很明顯，如果從一個湖泊的不同部分采集水、植物、沉淀物或貽貝等樣品，與從一條污染程度不同的溪流的出口、湖的最深處、一條淺而泥濘的小溪或出水口采集的樣品，會得出不同的結果[4]。此外，陸地地區在土壤性質、污染程度和污染物暴露程度等方面也會影響環境采樣質量。城市和工業用地尤其如此，但也適用于偏遠、接近自然的地區。

環境監測很少涉及單個點的屬性，它也不是我們想要描述的擴展區域。大多數物理化學的測量工作是在該區域的一個或幾個“代表性”的點上進行的，所獲得的數據被顯式或隱式地從單個測量點關聯、外推和推廣到擴展區域，這可能是一個嚴重的誤差來源。如果各個區域是不均勻的，并且測量點的數量受到容量的限制。只有將該區域充分細分為均勻的子區域，才能得出具有代表性和有意義的結果。因此，每個環境研究的初始步驟是：（1）明確定義位置和大小；（2）預先調查，以確定待調查區域的均勻分區。為了優化努力與結果之間的關系，環境研究的規劃要通過非連續性步驟來實現，可以對該區域進行臨時細分，進一步通過額外的調查來解決。第一步通常是收集調查區域已有的相關信息。這意味著找到并充分利用與該區域有關的現有地圖、平面圖和早期調查。

作為第二步，通常需要進行篩選，以獲得待尋找子體的大小、變異性和空間分異的大致概況。這些信息是制定適當的統計抽樣設計所必需的，作為特定抽樣計劃的一部分，該抽樣計劃必須具體提及問題和待分析區域，并應作為委托人和調查人之間主要合同的基礎，至少在廣泛調查的情況下是如此。

所有相關的有效文件或者數據表，可以用于直接記錄數據的輔助工具，這些都可以保證質量管理數字化的可靠性。但將數據記錄在計算機中之前，要將其記錄在數據表中，以便進行備份。必須將數據表作為抽樣指南或抽樣樣本。還應提供正式記錄表用于記錄取樣過程中的每一個特殊事件和每一次偏離取樣指南或取樣計劃的情況。

3 結語

智能化采樣（輔助）的完善和實現，借助各種智能化輔助手段，采樣數據的獲取將更加自動化、精確化、全面化，采樣現場的數字化塑造與重建能力將更強，用戶將逐步具備與實驗室內部同等水平的數字化管理能力。隨著現場采樣質量管理信息的數字化建設發展，關鍵質控信息的預警預測、現場采樣質控管理數據庫也將逐步豐富和完善，在此基礎上結合質控規則庫的建設，將逐步形成采樣過程的自動化質控預警能力，并提供多樣化的分析預測手段。